КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Виявлення гетероскедастичності (графічний аналіз залишків, тест рангової кореляції Спірмена).
Графічний аналіз залишків При використанні методу графічного аналізу залишків по осі абсцис відкладаються значення ( ) пояснюючої змінної (або лінійної комбінації пояснюючих змінних ), а по осі ординат або відхилення , або їх квадрати , . Приклади цих графіків наведені на рис. 4.– 8.
На рис. 4 усі відхилення знаходяться усередині смуги постійної ширини, що паралельна осі абсцис. Це говорить про незалежність дисперсій від значень змінної і їхній сталості, тобто в цьому випадку виконується умова гомоскедастичності. Ситуації, що представлені на рис. 5 – 8 відбивають велику ймовірність наявності гетероскедастичності.Тест рангової кореляції Спірмена.Алгоритм тесту рангової кореляції Спірмена: 1) значення і , ранжуються (упорядковуються по величинах). 2) визначається коефіцієнт рангової кореляції: (1) де – різниця між рангами і , ; число спостережень. 3) перевіряється значущість коефіцієнта рангової кореляції за допомогою t - критерію Стьюдента: (2) У випадку, якщо , то спостерігається гетероскедастичність, якщо – гомоскедастичність. 10. Дайте означення дисперсії ВВ. Диспе́рсія є мірою відхилення значень випадкової величини від центру розподілу. Більші значення дисперсії свідчать про більші відхилення значень випадкової величини від центру розподілу. Дисперсією випадкової величини X називається математичне сподівання квадрату відхилення від її математичного сподівання D(X) = M[X—N(X)] Дисперсію зручніше обчислювати за формулою: D(X ) = M(X2)–[M(X)]2. Властивості дисперсії.
Вастивість 1. Дисперсія постійної величини дорівнює нулю D(С)=0 Вастивість 2. Постійний множник виноситься за знак дисперсії, якщо піднести його до квадрату, тобто: D(СX)=С2 D(X) Властивість 3. Дисперсія суми скінченої кількості незалежних випадкових величин дорівнює сумі дисперсій цих величин: D(x1 + x2+...+xn) = D(x1)+ D(x2)+..+ D(xn). сперсія біноміального розподілу дорівнює добутку числа випробувань на ймовірності появи і не появленні події в одному випробуванні: D(X) = npq. Середнє квадратичне відхилення. Середнім квадратичним відхиленням випадкової величину називають квадратний корінь з дисперсії: δ(Х)= .
Дата добавления: 2023-11-03; Просмотров: 60; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |